作者：e络盟技术团队
AI与物联网系统的融合改变了数据的处理、分析与使用方式。多年以来，各种 AI 解决方案始终基于云端部署，而如今边缘 AI 的兴起，在提升运行效率、增强安全性和改善运营可靠性方面提供了颇有潜力的解决方案。本文旨在深入剖析边缘 AI 的复杂性，探究其构成要素、应用优势及其快速演进的硬件支持体系。
AI 演变：从云端到边缘
传统物联网设备直接依赖云端基础设施进行 AI 处理。边缘设备传感器产生的数据需要传输至云端进行分析和推理运算。然而，随着物联网应用对网络边缘实时决策需求的激增，这种模式面临着严峻挑战。涉及到海量的数据规模、延迟问题以及带宽限制，这让云端处理模式在许多应用场景中难以为继。
边缘AI的出现，将处理能力更靠近数据源——也就是物联网设备本身。这样的转变减少了持续将数据传输到云端的需求，并实现了一种对许多应用至关重要的实时处理方式，例如自动驾驶汽车、工业自动化和医疗保健等领域。
边缘 AI 系统的核心组件
边缘 AI 系统由专用硬件与软件组件构成，具备本地化采集、处理和分析传感器数据等核心能力。边缘 AI 模型通常包含以下要素：
数据采集硬件：若未配备专用传感器并集成处理单元及存储器，数据采集将无法实现。现代传感器内置数据处理能力，可对数据进行初步筛选与转换。
训练与推理模型：边缘设备需搭载预训练的专用场景模型。由于边缘设备的计算资源有限，可在训练阶段根据特征选择和转换对模型进行训练，以提升其性能表现。
应用软件：边缘设备上的软件通过微服务触发 AI 处理，微服务通常基于用户请求来调用；此类软件可运行训练阶段就已具备定制化功能和聚合特性的 AI 模型。
图 1：边缘 AI 工作流程
边缘 AI 的优势
与传统云端模型相比，边缘 AI 具有许多显著优势：
安全性提升：本地数据处理降低了敏感信息在云端传输过程中的泄露风险。
运行可靠性增强：边缘 AI 系统减少了对网络连接的依赖，在间歇性或低带宽的网络环境下仍能保持稳定运行。
灵活性：边缘 AI 支持根据具体应用需求定制模型与功能，这对需求各异的多样化物联网环境至关重要。
低延迟：该模式将数据处理与决策时间降至最低限度，是契合自动驾驶和医疗诊断等实时应用的关键特性。
图2
实施边缘 AI 所面临的挑战
尽管边缘 AI 具备诸多显著优势，其实施仍面临多重挑战。为边缘设备开发机器学习模型，意味着需要处理海量数据、选择合适的算法，并优化模型以适应受限的硬件环境。对于许多制造商，尤其是专注于大规模生产低成本设备的制造商而言，从头开发这些功能所需的投入可能令人望而却步。
这种困境催生了对可编程平台的需求。当前，业界正加速向专用 AI 架构转型，支持在广泛的功耗性能区间实现弹性扩展。这些架构在保持通用设计灵活性的同时，又能满足特殊的处理需求。
专用硬件在边缘 AI 中的作用
随着 AI 和机器学习应用场景的不断拓展，市场对定制化硬件的需求与日俱增，这类专用硬件能够有效应对 AI 技术领域的独特需求。然而，传统的通用处理器在满足 AI 特殊需求，特别是神经网络处理方面表现乏力，尽管其在制造工业和通用工具链方面仍具重要价值。
为填补这一空白，半导体制造商纷纷推出新型 AI 加速器，既能提升通用处理器的性能，又可保留其优势。此类加速器专为神经网络所需的并行处理而设计，为 AI 运算提供更高效的执行路径。
并行架构和矩阵处理器：这些并行架构（比如图形处理器中的架构）对神经网络训练非常奏效。矩阵处理器正是基于此原理设计而成，比如谷歌的张量处理单元专为加快神经网络处理的核心环节——矩阵运算而开发。
存内计算：这项创新技术通过可变电阻器与存储单元的互联，将内存阵列直接转化为神经网络结构，这样有效规避了传统内存访问的瓶颈问题，从而在运算速度和能效方面实现重大突破。
边缘 AI 的未来：创新与机遇
随着边缘 AI 领域的持续进化，为应对日益增长的 AI 处理需求，新技术与新架构不断涌现。其中，微型机器学习 (TinyML) 的进展尤为瞩目，它将 AI 能力延伸至超低功耗设备。虽然 TinyML 并非适用于所有应用场合，但它无疑推动了 AI 在更广泛设备中的普及。
现场可编程门阵列 (FPGA): FPGA 具备动态可重构架构，完美契合 AI 技术的快速发展。相较于 GPU 和 CPU，FPGA 赋予设计者快速构建和测试神经网络的能力，并能针对特定应用需求定制硬件。这种灵活性在航空航天、国防装备、医疗设备等高风险领域至关重要，这些领域的产品生命周期通常较长，且需要支持现场部署新算法。
图形处理器 (GPU)：尽管 GPU 拥有强大的并行计算能力，但其能效与散热管理代价不菲。即便如此，在虚拟现实、机器视觉等需要强劲算力的应用中，GPU 仍是首选方案。
中央处理器 (CPU)：尽管 CPU 在并行处理方面存在固有缺陷，但仍被广泛集成于各类设备中。Arm 推出的单指令多数据 (SIMD) 架构等创新技术，虽提升了 CPU 运行 AI 算法的性能，但与 GPU、FPGA 等其他计算设备相比，通常存在速度较慢、功耗较高的局限性。
结语
从云端 AI 到边缘 AI 的转型，正在深刻改变物联网系统处理与运用数据的方式。边缘 AI 通过将 AI 处理能力部署至数据源头，显著提升了安全性、可靠性和灵活性，因而得到广泛的应用。然而，边缘 AI 的实施需要全面考量硬件与软件组件的协同，并妥善解决在资源受限环境中部署 AI 的特殊挑战。
随着 AI 普及程度的提高，市场愈发需要擅长解决边缘计算特殊问题的专用硬件。从矩阵处理器、存内计算到 FPGA 和 TinyML，这些新兴技术将重塑新一代边缘 AI 解决方案。如此一来，应用工程师得以紧跟技术发展浪潮，从而充分释放边缘 AI 的潜力，打造更具创新性和竞争力的解决方案。
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